我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据 和非结构化数据 。
   结构化数据： 指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
   非结构化数据： 指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。
当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。

结构化数据：

   结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。
   基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

  结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

作用：

   结构化数据标记，是一种能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。
   搜索引擎都支持标准的结构化数据标记，以便为用户提供更好的上网体验。网页内微数据标记可以帮助搜索引擎理解网页上的信息，能更方便搜索引擎识别分类，判断相关性。同时结构化微数据可以让搜索引擎提供更丰富的搜索结果摘要展现，也就是为用户的具体查询提供帮助的详细信息，让用户直接在搜索结果中看见你商品的重要信息。例如：商品的价格、名称、库存状况(商品是否有货)、评论者评分和评论等都可以在搜索结果摘要直接看到。这些丰富网页摘要可帮助用户了解网站与他们的搜索内容是否相关，可以让网页获得更多点击。如在搜索结果中，部分展示了更多的星级评分、评论条数以及价格等因素，这样无疑增加了网站的专业程度，且提高了客户对网站的信任度，网站良好的曝光度无形中就提高了网站的点击率与转化率。

   标记方式
1、使用HTML代码标记
   HTML代码标记的方式主要有3种：微数据、微格式和RDFa。但对于一些外贸站站来说，标记是以微数据为主，少许时候也会用到微格式，视不同的页面类型而定吧。
2、使用微数据标记
   使用微数据标记的话，有两种代码格式:http://data-vocabulary.org/ 和 http://schema.org/。由于data-vocabulary标记只支持谷歌搜索，而schema同时支持谷歌、雅虎、Bing等搜索，因而我们不妨称data-vocabulary为旧版标记，schema为新版标记。
   目前的主流是使用schema进行标记。但由于页面上有些项(如：面包屑导航), schema并没推出相应的标记代码，从而也得仍旧使用data-vocabulary来标记, 这样的话页面代码上就会出现新旧代码并存的情况，不过这并不妨碍搜索引擎蜘蛛抓取页面内容。
   使用数据标注工具的话，可以进行简单的内容标记。目前支持9种标记类型：文章、图书评论、事件、本地商家、电影、产品、餐馆、软件应用和电视续集。

非结构化数据：

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
   非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

非结构化数据的优势：
有大量的数据需要处理
非结构化数据在任何地方都可以得到。这些数据可以在你公司内部的邮件信息、聊天记录以及搜集到的调查结果中得到，也可以是你对个人网站上的评论、对客户关系管理系统中的评论或者是从你使用的个人应用程序中得到的文本字段。而且也可以在公司外部的社会媒体、你监控的论坛以及来自于一些你很感兴趣的话题的评论。
蕴藏着大量的价值
有些企业现在正投资几十亿美金分析结构化数据，却对非结构化数据置之不理，在非结构化数据中蕴藏着有用的信息宝库，利用数据可视化工具分析非结构化数据能够帮助企业快速地了解现状、显示趋势并且识别新出现的问题。
不需要依靠数据科学家团队
分析数据不需要一个专业性很强的数学家或数据科学团队，公司也不需要专门聘请IT精英去做。真正的分析发生在用户决策阶段，即管理一个特殊产品细分市场的部门经理，可能是负责寻找最优活动方案的市场营销者，也可能是负责预测客户群体需求的总经理。终端用户有能力、也有权利和动机去改善商业实践，并且视觉文本分析工具可以帮助他们快速识别最相关的问题，及时采取行动，而这都不需要依靠数据科学家。
终端用户授权
正确的分析需要机器计算和人类解释相结合。机器进行大量的信息处理，而终端客户利用他们的商业头脑，在已发生的事实基础上决策出最好的实施方案。终端客户必须清楚的知道哪一个数据集是有价值的，他们应该如何采集并将他们获取的信息更好地应用到他们的商业领域。此外，一个公司的工作就是使终端用户尽可能地收集到更多相关的数据并尽可能地根据这些数据中的信息作出最好的决策。
　　很明显，非结构化数据分析可以用来创造新的竞争优势。新的前沿可视化工具使用户容易解释，让他们在点击几下鼠标之后就能清楚地了解情况。从非结构化的数据源中挖掘信息从来就没有像现在这样如此简单。

非结构化数据的存储
据IDC的一项调查报告中指出：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。据报道指出:平均只有1%-5%的数据是结构化的数据。如今，这种迅猛增长的从不使用的数据在企业里消耗着复杂而昂贵的一级存储的存储容量。如何更好的保留那些在全球范围内具有潜在价值的不同类型的文件，而不是因为处理它们却干扰日常的工作？云存储是越来越多的IT公司正在使用的存储技术。